Python-Datentypen: Eine Kurzanleitung

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Datentypen von Python effektiv nutzen, um skalierbare und wartbare Anwendungen zu erstellen.

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Python bietet eine große Vielfalt an Datentypen, die für das Schreiben von effektivem und effizientem Code von grundlegender Bedeutung sind. Das Verständnis dieser Datentypen ist für jeden Entwickler von entscheidender Bedeutung, da es die ordnungsgemäße Speicherung, Bearbeitung und den Abruf von Daten ermöglicht. In diesem Leitfaden untersuchen wir gängige Python-Datentypen, ihre Anwendungen und Strategien zur Bestimmung, welche Datentypen in verschiedenen Szenarien verwendet werden sollen.

Eine kurze Erklärung der Python-Datentypen.

Erstens bietet Python eine große Auswahl an Datentypen. Die Python-Dokumentation enthält detaillierte Beschreibungen der einzelnen Datentypen. Die Liste finden Sie unter dem folgenden Link: Datentypen. „Python bietet auch einige integrierte Datentypen, insbesondere dict, list, set und Frozenset, tuple. Die Klasse „str“ wird zum Speichern von Unicode-Zeichenfolgen verwendet, und die Klassen „bytes“ und „bytearray“ werden zum Speichern von Binärdaten verwendet“ (Python Software Foundation (a), ohne Datum, Datentyp). Integrierte Datentypen in Python sind grundlegende Datenstrukturen, die standardmäßig in Python enthalten sind. Sie müssen keine externe Bibliothek importieren, um sie zu verwenden.

Die folgende Tabelle zeigt die häufigsten Datentypen von Python.

Tabelle-1
Gemeinsame Datentypen

Hinweis: aus Programming in Python 3, von Bailey, 2016.

Strategie zur Bestimmung der Datentypen

Um die für eine Anwendung benötigten Datentypen zu bestimmen, ist es wichtig, die zu sammelnden Daten zu analysieren und die Funktionsanforderungen der Anwendung zu verstehen. Im Allgemeinen entspricht dies diesen vier Schlüsselschritten:

1. Identifizieren der Daten: Identifizieren, welche Arten von Daten die Anwendung erfassen und verarbeiten wird, z. B. Textinformationen und numerische Daten.
2. Datenoperationen verstehen: Welche Operationen werden an den Daten ausgeführt, z. B. Sortieren, Suchen oder komplexe Manipulationen, um sicherzustellen, dass die ausgewählten Datentypen diese Funktionen unterstützen können.
3. Strukturieren von Datenbeziehungen: Wie verschiedene Datenelemente zueinander in Beziehung stehen und Entscheidung über die geeigneten Strukturen (z. B. verschachtelte Wörterbücher oder Listen), um diese Beziehungen effizient darzustellen.
4. Planung für Skalierbarkeit und Wartung: zukünftige Erweiterungen oder Änderungen an der Anwendung und Auswahl von Datentypen und -strukturen, die Änderungen, Aktualisierungen und Skalierbarkeit ermöglichen.

Für diese spezielle Anwendung bedeutet dies die folgenden Schritte:
Beachten Sie, dass die bereitgestellten Informationen nicht explizit angeben, ob die Daten manipuliert (sortiert oder geändert) werden müssen. Damit die Anwendung jedoch nützlich und funktionsfähig ist, müssen die Daten in gewissem Umfang manipuliert werden.

Basierend auf den bereitgestellten Informationen lauten die Anforderungen an die Anwendungsfunktionalität wie folgt:

1. Speichern persönlicher Daten: Speichern grundlegender persönlicher Daten für jedes Familienmitglied, wie z. B. Namen und Geburtsdaten.
2. Adressverwaltung: Verwalten und speichern Sie aktuelle und möglicherweise mehrere Adressen für jedes Familienmitglied.
3. Beziehungsverfolgung: Verfolgung und Darstellung der Beziehungen zwischen verschiedenen Familienmitgliedern (z. B. Eltern-Kind, Ehepartner, Geschwister).
4. Datenmanipulation: Funktionen zum Bearbeiten, Sortieren und Aktualisieren der gespeicherten Informationen, einschließlich persönlicher Daten, Adressen und Familienbeziehungen.

Basierend auf den bereitgestellten Informationen müssen folgende Daten erfasst werden:

1. Namen: Dazu gehören Namen und die Namen von Familienmitgliedern sind Textdaten
2. Geburtsdaten: Geburtsdaten können Textdaten, Zahlendaten oder eine Mischung aus beidem sein.
3. Adresse: Adressen können komplex sein und möglicherweise die Speicherung mehrerer Adressen pro Familienmitglied mit Komponenten wie Straße, Stadt, Bundesland und Postleitzahl erfordern. Es ist eine Mischung aus Zahlen und Textdaten.
4. Beziehung: Beziehungen zwischen Familienmitgliedern (z. B. Eltern-Kind, Ehepartner, Geschwister) sind Textdaten.

Vier Datenelemente und die entsprechenden Datentypen

Unter Berücksichtigung der Anwendungsfunktionalitätsanforderungen und Dateninformationen sind im Folgenden die vier Datenelemente und die entsprechenden Datentypen aufgeführt.

• Namen: der String-Datentyp str. Dadurch können wir einzelne Namen einfach speichern und bearbeiten. Ich werde ein Tupel verwenden, um den Vor- und Nachnamen zu trennen, name = („first_name“, „last_name“). Tupel sind in diesem Fall großartig, weil sie unveränderlich sind. Das bedeutet, dass ein einmal erstelltes Tupel nicht mehr geändert werden kann, um sicherzustellen, dass die Integrität von Vor- und Nachnamen gewahrt bleibt. Darüber hinaus sind sie indiziert, sodass sie nach Index durchsucht werden können. Beispielsweise kann ein Listennamen-Tupel nach Nachnamen oder Vornamen durchsucht werden. Darüber hinaus benötigt ein Tupel weniger Speicherplatz als ein Wörterbuch oder eine Liste.
• Geburtsdaten: Sie könnten technisch gesehen als Zeichenfolgen, Ganzzahlen, Listen oder Wörterbücher gespeichert werden. Die Verwendung des datetime.date-Objekts aus dem Datetime-Modul von Python bietet jedoch erhebliche Vorteile wie einfache Datumsmanipulationen und Funktionalität. Zum Beispiel das Berechnen des Alters oder das Sortieren von Mitgliedern nach ihrem Geburtsdatum. In den meisten Fällen erfordert das Speichern von Geburtsdaten die Konvertierung von Eingabezeichenfolgen in datetime.date-Objekte. Beachten Sie, dass datetime eine Klasse ist. Darüber hinaus sind Datentypen (floats, str, int, list, tuple, set, …) in Python Instanzen des Python-Objekts. Mit anderen Worten, sie sind Objekte.
• Ein datetime.date-Objekt verwendet den folgenden Datentyp:

Jahr: Eine Ganzzahl, die das Jahr darstellt, z. B. 2024.
Monat: Eine ganze Zahl, die den Monat von 1 (Januar) bis 12 (Dezember) darstellt.
Tag: Eine Ganzzahl, die den Tag des Monats darstellt, von 1 bis 31, je nach Monat und Jahr.

Zum Beispiel: Hinweis: Die Methode date.fromisoformat() konvertiert Zeichenfolgen in ein datetime.date()-Objekt mit ganzzahligen Argumenten.

from datetime import date 
>>> date.fromisoformat('2019-12-04') 
datetime.date(2019, 12, 4) 
>>> date.fromisoformat('20191204') 
datetime.date(2019, 12, 4) 
>>> date.fromisoformat('2021-W01-1') 
datetime.date(2021, 1, 4)

(Python Software Foundation (b), n.d., datetime – Grundlegende Datums- und Uhrzeittypen)

Adresse: Adressen bestehen aus mehreren Komponenten wie Straße, Stadt, Bundesland und Postleitzahl. Ich würde ein Wörterbuchdatentyp-Dikt verwenden. Die Schlüssel-Wert-Paar-Elementstruktur des Wörterbuchs eignet sich hervorragend zum Speichern, Ändern und Zugreifen auf die verschiedenen Teile einer Adresse.

Beziehung: Beziehungen zwischen Familienmitgliedern, wie z. B. Eltern-Kind-Beziehungen, Ehepartnern und Geschwistern. Ich würde ein Wörterbuch-Datentyp-Dikt mit eingebetteten Listen- und Tupel-Datentypen verwenden. In dieser Struktur stellen die Schlüssel die Beziehungstypen dar und die Werte sind Listen mit Namen oder Bezeichnern, die auf andere Familienmitglieder verweisen. Dies würde ein einfaches Speichern, Ändern und Zugreifen auf Beziehungsdaten ermöglichen.

user_123 = {
    "name": ("John", "Doe"),  # Using tuple for the name
    "birth_date": date(1974, 6, 5),  # Using datetime for birth dates
    "address": {  # Using a dictionary for the address
        "street": "123 My Street",
        "city": "Mytown",
        "state": "Mystate",
        "zip_code": "12345"
    },
    "relationships": {  # Using a dictionary with embedded lists and tuples
        "spouse": ("Jane", "Doe"),
        "children": [("George", "Doe"), ("Laura", "Doe")],
        "parents": [("Paul", "Doe"), ("Lucy", "Doe")],
    }
}

Um gut strukturierte und wartbare Anwendungen in Python zu erstellen, ist es wichtig, die richtigen Datentypen auszuwählen. Um sicherzustellen, dass Ihr Code sowohl effizient als auch skalierbar ist, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen den in Python integrierten Datentypen – wie Strings, Tupeln, Wörterbüchern und Datetime-Objekten – zu verstehen und sie effektiv zu implementieren.

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Referenzen:

Bailey, M. (2016, August). Kapitel 3: Typen, Programmierung in Python 3. Zyante Inc.

Python Software Foundation (a). (o.J.). Datentyp. Python.

python.org. https://docs.python.org/3/library/datatypes.htmlLinks zu einer externen Website.

Python Software Foundation (b). (o.J.). datetime – Grundlegende Datums- und Uhrzeittypen in Python. python.org. https://docs.python.org/3/library/datetime.html

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Ursprünglich veröffentlicht unter Python Data Types: A Quick Guide – Medium, 15. August 2024

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